宋伟奇 王代远
[摘 要]文章通过对互联网环境的分析,探究引发网络信任风险的要素,评估了现有的信任保障体系和网民参与度,提出了项目属性评价方式和信任规定。通过仿真实验,借用模拟实验来测试网络信任的评判成果是否与真实数据趋同,加强对云模型的信任评估方式的探索,促进互联网社会信任评估的发展。
[关键词]云模型;信任评估;具体方法
[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1008-7656(2021)02-0040-03
互联网是具有高传播性的树型媒介,特别是近几年由静态信息向动态信息过渡,网页服务、P2P行业等新兴技术已逐渐替代原有的网络产业,在为互联网发展带来更大推动的同时也带来了安全隐患,以往的安全保障技术如访问控制列表、公钥证书PKI体系等都难以保障现有的网络信息安全。我们以过去的探索实验作参考,联系各类相关的文献,对复杂的网络环境进行数据搜集,探究引发信任风险的要素,评估现有的信任保障体系和网民参与度,将云模型理论引入大数据探讨,推出基于云模型的信任评估计划,直观表现出网络信任的定量定性关系。这种情况下,需要研究网络环境中个体交流的信任纪录,来设定一种适应新型技术的相对柔性的安全保障机制。
一、云模型的主要内容
(一)云模型的基本概况
云是一个定性概念,通常用自然语言值来进行表示。我们设定一个用精准数字表示的集合U, A~是U这个集合中对应的定性概念。对于集合中任意一个元素x,都对应一个有固定关系的随机数据y=A~(x),我们把x对A~的隶属度,也称为确定度。x在U这个集合中的具体分布叫做隶属云,为了方便描述我们简称为云[1]。云包含许多云滴,云滴是A~投射到集合中的每一个确定的点。使用云的整体形状来描述定型概念,并表达定性与定量中的模糊投射。云模型与模糊集合理论产生的隶属方程有所不同,假设现在存在一个明确的x值,隶属方程可以计算出确定的隶属度,但是云映射的隶属度并不确定。在上述描绘中,我们讲到网络信任存在模糊性质和偶然性质,显然云模型匹配结果的不确定性可以对应这一点。该模型能够实现对网络信任数据的收集、处理、辨别和整合计算,经过多次试验可以初步认定,云模型可以收集更多、更真实的网络信任数据,为网络环境的信任决策提供更有效的对策。
(二)云模型的主要特点
对于常见的网络环境,一般使用云的数学特性来描绘信任认知,具体要用到Ex、En和He这三个数学特征来表达一个认知,这种方法可以体现模糊性质和偶然性质[2]。Ex是在U集合中描述最清晰、最适宜的点,表示的信息中心值,在具体的信任评估中表示信任值在集合U中的Ex。En则代表了的不确定性,阐释了概念的粒度,能够同时表示出的模糊性和偶然性以及两种性质之间的内在联系。He是物理概念中En的不确定性状态发生变化的度量,也就是En的En。以往的经验告诉我们,网络环境中的每一次信任评估状都具有不可预测性和偶然性,He则以另一个角度来表达这种偶然性,与En的偶然性表达形成对比。介于人的记忆存在一定的模糊性,因此模型建设也考量了周期性行骗的操作模式和预防手段,用虚构的、具有一定真是逻辑的数值来模拟不法分子的贸易往来,以得到合理的评估模型。
二、基于云模型的信任评估概况
为了解决不同状况的信任评估,许多专家提出了以人类信任机制为基础的移动电子商务信任评估方法,依次为模板策划了与之对应的评估模式或评估手段,但实际上这些模板是存在漏洞的。网络环境在信息传递上具有不确定性和表意不清性,容易产生歧义,很难精准表达。而在传统的模型建立中往往利用数学理论如概率、线性方程来进行描述,在有误差的范围内将网络信任的因素量化,所以就导致使用固定模板无法真实地展现网络信任的关系和影响要素。再者,该种模型比较单一,并不能解决恶性推荐对信任评估的不良影响,而且缺乏相应的评价功能,得不到真实的信任评价模式的反馈,无法及时表达信任评估的特色。在这个模板中,借由云模型的集中描述来展示网络信任中存在的偶然性。在复杂的事物处理中,网络信任的危机需由适宜的、可操作的信任评估模型来处理,因此,信任评估模型在信任研究领域中占有核心关键地位。基于上述理由,文章以过去的探索实验作参考,联系各类相关文献的见解,对复杂的网络环境进行数据搜集,探究引发信任风险的参数和要素,评估现有的信任保障體系和网民参与度,尝试将云模型理论引入大数据探讨,推出基于云模型的信任评估计划,直观表现出网络信任的定量定性关系。
因为对信任概念存在分歧和偏差,当下在信任研究中对主观信任的度量通常使用两种不同的方式:一种是将假设检验作为中心概念,利用精准的概率模板收集网络信任数据;另一种则采取模糊数学理论,使用人工智能技术和专业设备来进行网络信任衡量。这两种方法从理论上讲适用于不同的情况,但都缺乏对信任认知的精确刻画,没能指出信任的本质。信任是人类建立和谐关系的基石,已经成为人类社会的共识,但由于它的“意识化”本性,在信任交流中是不稳定的。因此,若使用固定的公理来进行线性描述,利用简单的随机概率来推测网络信任的随机发生性,或采纳模糊集合理论,使用模糊数学的方式来得到模糊数据,都是从某一个角度来确定网络信任,无法达到透彻评估网络信息。云模型结合了概率理论与模糊集合理论,将信息杂糅融合而形成了新的算法,使用特殊的计算方式,构成定性概念与其定量参数间的转换模型。由这个概念我们还可以延伸出信任云,用合理的方式将云模型套入信任评估中,结合大数据算法设计成新的信任云模型。在这个模板中,借用云模型的集中描述来展示网络信任中存在的偶然性和不确定性。该模型能够实现对网络信任数据的收集、处理、辨别和整合计算,经过多次试验,云模型可以收集更多真实的网络信任数据,为网络环境的信任决策提供更有效的助力。
三、基于云模型的信任评估机制的具体研究
(一)信任评估机制的基本概况
纷乱庞杂的互联网环境存在直接信任危机和间接信任危机。直接信任是有过交流积累的两个个体间互相设立起来的信任关系,依托于大量的真实经验和体会;而间接信任通过其他媒介来产生的信任关系。网络大环境复杂,信任的程度和交付信任的人之间的关系也不尽相同。比如甲信任乙,可是乙不一定信任甲;人与人之间的信任也会因时间、空间的改变而发生改变;信任是多向触发的,思想观念、社会地位和经济水平等都会不同程度地引发不同方向的信任;信任也是不连续的,当甲信任乙,乙信任丙时,甲不一定信任乙。所以在这一点上需要格外清楚,在纷乱庞杂的互联网环境中,有信任评估机制所得到的反馈数据也具有相对的主观性,我们进行筛选和辨别同样也具有主观性。
(二)基于云模型的信任评估机制的具体方法
由于网络实体的属性各不相同,所以网络信任评估机制的实施步骤也存在差异性,但主要的方法相同。首先,采集相关实体信息,对信息进行去重复处理;其次,对实体的属性进行分析和评价;最后,根据评价结果,设定不同属性的权重占比来进行综合分析,得到比较客观的结果。这些步骤可以使网络信任评估结果更真实、更明确。
除此之外,会有其他的情况出现,比如,电商营销中我们将商品价格排除在信任参数之外,那么网络营销操手就可以利用低价货品来实施信任营销;若给商品价格赋予高价权重价值,网络营销操手也可以利用高价格货品实施信任营销。所以,采用云模型信任评估模式可以预防网络营销操手利用货品价格实施营销,防止信任透支。本文阐述模拟模型建设[3],内容包括下单时间、货物名称、最终成交价、交易物流和卖家点评。人的记忆存在一定的模糊性,模型建设中也考量了周期性行骗的操作模式和预防手段,用虚构的、具有一定真是逻辑的数值来模拟不法分子的贸易往来,以得到合理的评估模型。
四、结束语
在当今的网络环境中设立合理的信任评估体系,保障民众获得安全信息并进行安全交流,仍需不断研究并提出改进措施。使用的單一评估模式已经难以测验网络信息的真实和有效,文章在探讨云模型概念的基础上,将其运用到网络信任评估中,利用云信任算法与网络信任衡量的契合度来收集并处理信任信息,使得到的结果能够统筹网络信任的偶然性和不可预测性,从而得出符合网络环境现状的信任评估结果。
[参考文献]
[1]唐文.基于模糊集合理论的主观信任管理模型研究[J].软件学报,2017(8):23-25.
[2]刘常昱,冯芒,戴晓军,等.基于云X信息的逆向云新算法[J].系统仿真学报,2018(11):14-15.
[3]宋远骏.多机多任务实时系统云调度策略[J].计算机学报,2017(10):11-13.
[4]张仕斌,许春香.基于云模型的信任评估方法研究[J].计算机学报,2013(12):12-14.
[5]田立业,詹静.量化的云计算信任模型研究[J].计算机工程与设计,2013(1):23-25.
[6]黄海生.基于隶属云理论的主观信任评估模型研究[J].通信学报,2008(4):33-35.
[作者简介]宋伟奇,柳州城市职业学院副教授,硕士,研究方向:计算机网络应用;王代远,广西生态工程职业技术学院工程师,硕士,研究方向:计算机软件工程。
[责任编辑 邓孟红]